python多任务的导包问题

Posted skaarl

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python多任务的导包问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

多线程的使用:

  import threading


  def func(x):
    print(x)
  t= threading.Thread(target=func,args=(12,))
  # 线程启动
  t.start()
  # 主进程阻塞,等待子进程的退出
  t.join()
    # 设置线程为主线程的守护线程
  t.setDaemon()


多进程的使用
  from multiprocessing import Process
  def func(x):
    print(x)
  p = Process(target=func,args=(12,))
  p.start()# 启动子进程实例(创建子进程)
  p.is_alive()# 判断进程子进程是否还在活着
  p.join(timeout)# 是否等待子进程执行结束,或者等待多少秒
  p.terminate()# 不管任务是否完成,立即终止子进程
  p.daemon = True # 设置守护进程


线程池、进程池的使用:
  # 进程池
  from multiprocessing import Pool


  # 线程池
  from multiprocessing.dummy import Pool
  pool = Pool(5) # 同时最大运行线程或者进程个数


  def _excute(x,y):
    print(x+y)
  def _callback(self, temp): # temp必有参数
    print("线程或进程任务完成后的回调")


  pool.apply_async(target=_excute, callback=_callback)
  poll.close()# 关闭Pool,使其不再接受新的任务;
  poll.terminate()# 不管任务是否完成,立即终止;
  poll.join()# 主进程阻塞,等待子进程的退出,必须在close或terminate之后使用

 

进程或者线程的间通信工具--Queue

  # 线程池、多线程 使用的Queue
  from queue import Queue


  # 多进程使用的queue
  from multiprocessing import JoinableQueue as Queue


  # 进程池使用的queue
  from multiprocessing import Manager


  queue = Manager().Queue()
  queue = Queue()


  queue.qsize()# 返回当前队列包含的消息数量。
  queue.empty()# 如果队列为空,返回True,反之False。
  queue.full()# 如果队列满了,返回True,反之False。
  queue.put(item, block=True, timeout=None)


  将item消息写入队列,block默认值为True;
  如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停
  在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛
  出"Queue.Full"异常;
  如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;

  
  queue.get(item, block=True, timeout=None)
 
  获取队列中的一条消息,然后将其从队列中移除,block默认值为True。如果block使用默认值,且没有设置
  timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果
  设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出"Queue.Empty"异常;
  如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出"Queue.Empty"异常;
 
  # get方法并不能让queue的计数-1,必须调用task_done
  queue.task_done()



























































以上是关于python多任务的导包问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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